​​Agent系统是一种能自主感知环境、决策并行动以实现目标的智能系统，核心在于通过“推理模型+工具调用”完成复杂任务，区别于传统AI被动响应模式，其最大亮点是可拆解任务、动态决策并真正干预物理或数字环境。​​

Agent系统是人工智能领域的重要应用，指能自主感知环境、制定决策并通过行动达成特定目标的智能程序。与传统AI不同，Agent强调​​交互性​​与​​自主性​​，不仅能处理输入信息，还能主动选择工具执行任务，典型特征包括感知（Perception）、推理（Reasoning）、行动（Action）和目标导向（Goal-Oriented）。

Agent的核心结构包含​​推理模型与工具集​​。推理模型（如LLM）负责分析输入并选择工具，类似人类思考“下一步做什么”；工具集则涵盖数据库查询、代码执行、物理操控等功能模块，弥补LLM在计算、时间感知等领域的局限。例如，查询菜谱时，LLM可拆解任务为先检索风格、再匹配食材，最终调用菜谱数据库工具完成搜索。

Agent系统与生成式AI（如ChatGPT）的本质区别在于​​动态决策能力​​。生成式AI直接输出固定结果，而Agent通过循环调用工具逐步解决问题。例如在自动化测试中，Agent能实时观察界面状态，动态调整操作序列，而非依赖预定义脚本。这一特性使其在跨领域、高复杂度任务中表现突出。

Agent系统的分类多样，从简单反射型到学习型不等。操作系统Agent（OS Agent）通过GUI操控设备，移动场景专用智能体（如MobileFlow）支持多语言与视觉交互，而OS Agent等则聚焦跨平台任务自动化。技术前沿如OpenAI的ComputerUse实现虚拟界面操作，SpiritSight通过纯视觉解析实现跨语言兼容，均扩展了Agent的应用边界。

Agent系统正成为复杂任务自动化的关键工具，其核心价值在于动态任务拆解与高效工具调用能力，未来将在智能制造、智能助理等领域释放更大潜力。理解Agent需把握其“感知-推理-行动”循环与工具协同机制，这是区分传统AI与现代智能系统的核心差异点。